STAGE - Ingénieur en Intelligence Artificielle Forensic F/H

Thales is hiring a STAGE - Ingénieur en Intelligence Artificielle Forensic F/H. Level rates it ; you can apply on Level.

AI in this role

Stage d'ingénieur en IA pour adapter et fine-tuner des grands modèles de langage pour des applications forensiques.

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Lieu : Rennes, France

Construisons ensemble un avenir de confiance

Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cyber & Digital. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4,5 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 85 000 collaborateurs dans 65 pays.

Nos engagements, vos avantages

Notre savoir-faire technologique
Notre attention portée à l’équilibre des collaborateurs
Un environnement inclusif et bienveillant
Un engagement sociétal et environnemental reconnu (Thales Solidarity, indice CAC 40 ESG…)

Votre quotidien

En nous rejoignant à Rennes, vous intégrez un site dynamique regroupant nos activités de services numériques permettant d’opérer les systèmes d’informations critiques de nos clients et de les accompagner dans leur transformation numérique sécurisée

Vous intégrez La Ruche, qui a été créée en 2017 pour répondre aux besoins critiques du ministère des Armées en matière de lutte contre les cybermenaces. La Ruche fonctionne selon des approches et des méthodes « Agiles » et vise à l’intégration rapide des solutions, élaborées en co-innovation, dans les équipements des forces armées.

Vous intégrez l'équipe RANGE et participez à l'adaptation de modèles de langage (LLM) sur des enjeux de forensique et de remédiation de plateforme sous test. L'enjeu est de rendre ces modèles plus pertinents, plus fiables et exploitables dans un environnement maîtrisé (on-premise/souverain).

Dans ce contexte, vos missions sont les suivantes :

Préparer les données : collecter, nettoyer, structurer et annoter les données du système sous test, puis construire des jeux de données d'entraînement et d'évaluation de qualité.

Réaliser un état de l'art des outils de remédiation (KALI PURPLE) et des modèles open-source adaptés à nos contraintes de déploiement.

Conduire les expérimentations de fine-tuning : choix des modèles de base, réglage des hyperparamètres, suivi des entraînements et gestion des ressources GPU.

Évaluer les modèles en définissant des métriques et des protocoles de test (benchmarks métier, évaluation humaine, détection des hallucinations.

Industrialiser les travaux : scripts reproductibles, versionnage des données et des modèles, documentation pour faciliter la reprise par les équipes.

Restituer les résultats aux équipes produit et engineering, avec des recommandations argumentées.

Votre profil

Votre priorité est de monter en compétences sur des technologies auprès d'experts ?

Vous avez envie de nourrir votre curiosité et vous êtes une personne créative ?

Vous êtes en école d’ingénieur, master ou équivalent dans un domaine généraliste avec une spécialisation en Data Science, IA ou Informatique et vous disposez des compétences suivantes :

Maîtrise des techniques de forensique numérique et de remédiation de systèmes.

Connaissance en LLM ; une première expérience en fine tuning est un plus.

Capacité à vulgariser des résultats auprès d’interlocuteurs non spécialistes.

Maîtrise de Python.

Dynamisme, organisation, proactivité et aisance relationnelle sont des atouts que l’on vous reconnaît ?

Alors ce stage est fait pour vous !

Stage à pourvoir pour une durée de 6 mois.

Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.Le poste pouvant nécessiter d'accéder à des informations relevant du secret de la défense nationale, la personne retenue fera l'objet d'une procédure d’habilitation, conformément aux dispositions des articles R.2311-1 et suivants du Code de la défense et de l’IGI 1300 SGDSN/PSE du 09 août 2021.

Thales, entreprise Handi-Engagée, reconnait tous les talents. La diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !

How we rate this

STAGE - Ingénieur en Intelligence Artificielle Forensic F/H at Thales rates 90 out of 100 for how much of the daily work is AI. That makes it Builds AI (AI Level 4 of 4). The level is about AI in the job, not seniority.

Classification

Builds AI. The job is building AI systems.

●●●● Builds AI80 to 100
●●●○ Works on AI60 to 79
●●○○ Uses AI40 to 59
●○○○ Little AI0 to 39

Levels come from how often the tools, models and workflows of the role are named in the posting itself. Open the description and count.

Key facts

STAGE - Ingénieur en Intelligence Artificielle Forensic F/H is an open job at Thales.
Level rates this role AI Level 4 of 4: Builds AI.
The role is based in Rennes.
The job was posted on October 12, 2026.
Seniority: intern.
Applications are handled by Thales. Apply on Thales

Prepare for this job

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Skills and AI tools this role asks for

Fine-tuningMachine learningLLMData AnnotationCybersecurityKali PurpleGPU

Questions you could be asked

Walk me through fine-tuning a model: what data did you use, and how did you check the result?
Tell me about a project where machine learning was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where llm was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where data annotation was part of your work. What did you do?
Tell me about a project where cybersecurity was part of your work. What did you do?

Adapt your resume

List these exact terms on your resume: Fine-tuning, Machine learning, LLM, Data Annotation, and Cybersecurity. An applicant tracking system matches the wording, not the idea.
Attach one line of real, concrete experience to at least one of them. A tool named with nothing behind it rarely survives a human read.
Lead with what you built, trained or shipped. This role is judged on the AI system itself, not the tools around it.

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